数字通信
數字通信
수자통신
DIGIT L COMMLINIC TION
2014年
2期
22-26
,共5页
手势识别%Kinect传感器%人机交互
手勢識彆%Kinect傳感器%人機交互
수세식별%Kinect전감기%인궤교호
利用Kinect捕捉深度图像,使用有效的手势分割手段将手势区域截取并运用相关算法对手势进行轮廓、凸包及其最小外接圆提取;然后构建了4种手势特性参数并给出了4种参数的计算方法;最后综合手势特性参数构建分类决策树以实现手势识别.实验针对9种常见手势在复杂背景条件下进行测试,单个手势识别率在89％-100％之间,综合识别率达到96％.
利用Kinect捕捉深度圖像,使用有效的手勢分割手段將手勢區域截取併運用相關算法對手勢進行輪廓、凸包及其最小外接圓提取;然後構建瞭4種手勢特性參數併給齣瞭4種參數的計算方法;最後綜閤手勢特性參數構建分類決策樹以實現手勢識彆.實驗針對9種常見手勢在複雜揹景條件下進行測試,單箇手勢識彆率在89％-100％之間,綜閤識彆率達到96％.
이용Kinect포착심도도상,사용유효적수세분할수단장수세구역절취병운용상관산법대수세진행륜곽、철포급기최소외접원제취;연후구건료4충수세특성삼수병급출료4충삼수적계산방법;최후종합수세특성삼수구건분류결책수이실현수세식별.실험침대9충상견수세재복잡배경조건하진행측시,단개수세식별솔재89％-100％지간,종합식별솔체도96％.
